一、智慧倉儲環節
人工智能技術在智慧倉儲環節的具體應用包括:
1、選址決策。人工智能技術通過收集與選址任務和目標相關的豐富歷史數據，通過大數據技術挖掘對倉儲選址決策有指導意義的知識，建立一個基于大數據的人工智能選址決策系統，在系統中輸入選址目標與相關參數，人工智能系統便可以直接得到最接近最優目標，且不受人的主觀判斷與利益糾紛影響的選址結果。
2、無人倉。人工智能技術的出現使得無人倉的構想得以實現。得益于機器視覺、進化計算等人工智能技術，自動化倉庫中的搬運機器人、貨架穿梭車、分揀機器人、堆垛機器人、六軸機器人、無人叉車等一系列物流機器人可以對倉庫內的物流作業實現自感知、自學習、自決策、自執行，實現更高程度的自動化。通過機器視覺技術，不同的攝像頭和傳感器可以抓取實時數據，繼而通過品牌標識、標簽和3d形態來識別物品，從而可以使揀選機器人對移動傳送帶上的可回收物品進行分類和挑揀，以替代傳統人工倉庫中的傳送機器、掃描設備、人工處理設備和工作人員一道道的分揀作業，大大提高倉庫的運作效率。
3、庫存管理。人工智能技術基于海量歷史消費數據，通過深度學習、寬度學習等算法建立庫存需求量預測模型，對以往的數據進行解釋并預測未來的數據，形成一個智能倉儲需求預測系統，以實現系統基于事實數據自主生成最優的訂貨方案，實現對庫存水平的動態調整。同時，隨著訂單數據的不斷增多，預測結果的靈敏性與準確性能夠得到進一步提高，使企業在保持較高物流服務水平的同時，還能持續降低企業的成本庫存。
二、智慧運輸環節
使用人工智能技術進行預測性運輸網絡管理可顯著提高物流業務運營能力。以航空運輸為例，準時保量運輸是空運業務的關鍵。dhl開發了一種基于機器學習的工具來預測空運延誤狀況，以預先采取緩解措施。通過對其內部數據的58個不同參數進行分析，機器學習模型能夠提前一周對特定航線的日平均通行時間進行預測。
三、智慧配送環節
隨著無人駕駛等技術的成熟，未來的運輸將更加快捷和高效。通過實時跟蹤交通信息，以及調整運輸路徑，配送的時間精度將逐步提高。
（1）配送機器人。配送機器人根據目的地自動生成合理的配送路線，并在行進途中避讓車輛、過減速帶、繞開障礙物，到達配送機器人停靠點后，向用戶發送短信提醒通知收貨，用戶可直接通過驗證或人臉識別開箱取貨。
（2）無人機快遞。利用無線電遙控設備和自備的程序控制裝置，操縱無人駕駛的低空飛行器運載包裹到達目的地。無人機快遞可以解決偏遠地區的配送問題，提高配送效率，同時減少人力成本。同時，無人機快遞也受限于惡劣天氣下、人為破壞等影響，目前尚未大范圍使用。
四、其他環節
（1）智能測算。通過對商品數量、體積等基礎數據分析，對各環節如包裝、運輸車輛等進行智能調度，如通過測算百萬sku (庫存量單位)商品的體積數據和包裝箱尺寸，利用深度學習算法技術，由系統智能地計算并推薦耗材和打包排序，從而合理安排箱型和商品擺放方案。（2）圖像識別。計算機視覺技術的卷積神經網絡可用于手寫識別，相比人工識別可有效提高準確率，減少工作量和出錯率。另外，計算機視覺技術也可應用于倉內機器人的定位導航，以及無人駕駛中識別遠處的車輛位置等。
（3）決策輔助。利用機器學習等技術來自動識別物流運行場景內的人、物、設備、車的狀態:學習優秀的管理和操作人員的指揮調度經驗和決策等，逐步實現輔助決策和自動決策。